2026年3月，2024级研究生李宇以第一作者身份在期刊《Neural Networks》上刊发研究成果《Passivity and synchronization of fractional-order coupled neural networks with multiple weights: A PD approach》。该期刊是神经网络与智能系统领域国际著名权威期刊，最新影响因子6.299。
论文针对复杂神经网络传统控制方法依赖精确模型、忽略高维耦合特性与模型不确定性所需鲁棒性、易受扰动影响的问题，采用比例-微分（PD）控制策略，研究了多重权重分数阶耦合神经网络的无源性与同步性。通过PD控制器、李雅普诺夫函数与线性矩阵不等式方法，系统分析了输入严格无源性、输出严格无源性等特性，并基于输出严格无源性、能量函数分析与Mittag-Leffler函数极限性质，推导得到网络同步的充分条件。所提方法无需对非线性项精确建模，可通过无源性的能量耗散特性抵御扰动，有效抑制扰动对同步误差的影响。
论文信息：
Title: Passivity and synchronization of fractional-order coupled neural networks with multiple weights: A PD approach
Authors: Yu Li, Xiulan Zhang, Jiancheng Zhang, Jianwei Er, Jinde Cao, Heng Liu*
Source: Neural Networks
Published online: 31 March 2026
论文链接：https://doi.org/10.1016/j.neunet.2026.108861
